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Evaluación de la medición de
distancia mediante un
acelerómetro digital de 3 ejes
Puchalt Casáns, Guillermo
Masot Peris, Rafael
Alcañiz Fillol, Miguel
Master Universitario en Sensores para Aplicaciones Industriales
Estado del arte y problemas
Podómetro
Problemas
Métodos
• Mecánico
• Depende de un paso uniforme
• Acelerómetro
• Caro
• GPS
• Caro + Solo para exteriores +
Depende de señal GPS
Distancia = nº pasos x longitud media paso
¿Paso
peculiar?
¿Subir/Bajar
Pendiente/Escaleras?
¿Caminar
lento?
¿Golpeteo de
pierna?
¿Otros
movimientos?
Objetivos del proyecto
Restricciones/Características
Objetivos
• Podómetro que mide
distancia recorrida
• Medidas de
Z
aceleración
• Sin usar cantidad de
pasos realizados
Y
X
• 5 – 30 metros (intervalos
de 5m)
• Línea recta
• Sacro (más próximo al
centro de masa)
• Comparar con
podómetro mecánico y
app móvil
• App móvil ignorada
(R2=0.0266)
Prototipo - Dispositivo
Sujeción de plataforma
multi-sensor a la PCB
LEDS de estado
Puerto de descarga de
firmware
Acelerómetro
Alimentación y jumper de
selección
Condensador de desacoplo
Chip de memoria
Sujeción de las baterías
Microcontrolador
Puerto comunicaciones UART
Baterías (2xAA)
Botón de selección
de modo
Prototipo – Dispositivo (Detalles)
• UART (dispositIvo – PC (MATLAB-GUI))
• I2C (acelerómetro) + SPI (memoria flash)
• SW – SPI (memoria flash)
• Periférico usado para I2C
• Optimizado para duración de 1.26 ms/captura
• Condensador de desacoplo (memoria flash)
• Capacidad memoria flash
• Byte inicio (0x30) – 6x Bytes dato– Byte checksum
• 64 bits x 100 Hz x 300 s (5 min) = 1,92 Mb  2Mb
Prototipo – Dispositivo (Detalles)
Modo
Pre-Offset
LED Rojo
-
Offset
-
Post-Offset
X
LED Verde
X
X (conmutar
estado previo)
-
Captura de
datos
-
X (alternar)
PC
X
X
LED Amarillo
X (10 s parpadeo)
X
On – Inicio Captura
Off – Fin Captura
620
Prototipo – Procedimiento
Prototipo – Procedimiento
Algoritmos procesado – Resumen
Preprocesado
 Digital  Aceleración (m/s2)
 Retirar gravedad
 Detección picos de aceleración
 Pasobanda 0.01 Hz – 18 Hz
 Contar pasos (detección picos)
 Pasobajo ~4 Hz (2x 1º harmónico)
Integrar todo
5s antes de 1º paso
5s después de
último paso
Integrar en bloques
Integrar por pasos
Bloques de 5s
Pasos
independientes
entre si
Datos XYZ vs
Datos XZ
Algoritmos procesado – Paso
Algoritmos procesado – Paso
1. Todo el pie
2. Centro del pie
3. Balanceo
4. Talón
Talón
Todo
el pie
Centro
del pie
Balanceo
Algoritmo pasos – Resultados
Ideal
Dispositivo
Podómetro
App móvil
45
PASOS CONTADOS
40
35
30
25
20
15
y = 0,0345x + 21,279
R² = 0,0266
10
5
y = 0.9987x + 0.0703
R² = 0.9999
y = 0.9376x + 1.5678
R² = 0.9991
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
PASOS DETECTADOS
90
100
110
120
Algoritmo procesado - Resultados
Ideal
Podómetro
Dispositivo - Integrar todo
35
DISTANCIA REAL (M)
30
25
20
15
y = 1,0325x + 0,2598
R² = 0,9947
10
5
y = 0.6505x + 1.2271
R² = 0.971
0
0
5
10
15
20
25
30
35
DISTANCIA MEDIDA (M)
40
45
50
Algoritmo procesado - Resultados
1420
Algoritmo procesado - Resultados
Ideal
Podómetro
Dispositivo - Integrar en bloques
35
DSITANCIA REAL (M)
30
25
20
15
y = 1,0325x + 0,2598
R² = 0,9947
10
y = 1.051x - 1.8572
R² = 0.8513
5
0
0
5
10
15
20
25
30
35
DISTANCIA MEDIDA (M)
40
45
50
Algoritmo procesado - Resultados
Ideal
Podómetro
Dispositivo - Integrar por pasos (XYZ)
Dispositivo - Integrar por pasos (XZ)
35
TRUE DISTANCE (M)
30
25
20
y = 1,0325x + 0,2598
R² = 0,9947
15
10
y = 6.8213x + 0.7036
R² = 0.9791
5
y = 13.485x - 1.9977
R² = 0.9835
0
0
5
10
15
20
25
30
35
MEASURED DISTANCE (M)
40
45
50
Algoritmo procesado - Resultados
1820
Conclusiones
5m±4.2278% (1º algoritmo)
•
•
•
•
5m±4.5048% (2º algoritmo)
Tercer algoritmo inviable (>5%)
20m±2.5622% (1º algoritmo)
Combinación medidas 5m y 20m
• Comprobar con mayor número de sujetos
• Otros procedimientos
• Caminar en bloques de 5m
• Secuencia paso-pausa
Referencias
• A. B. F. &. B. H. Willemsen, "Automatic stance-swing phase detection
from accelerometer data for peroneal nerve stimulation," IEEE
Transactions On Biomedical Engineering, vol. 37, pp. 1201-1208,
1990.
• E. J. Van Someren, R. H. Lazeron, B. F. Vonk, M. Mirmiran and D. F.
Swaab, "Gravitational artefact in frequency spectra of movement
acceleration: implications for actigraphy in young and elderly
subjects," Journal of Neuroscience Methods, pp. 55-62, 1996.
• C. V. Bouten, K. T. Koekkoek, M. Verduin, R. Kodde and J. D. Janssen,
"A Triaxial Accelerometer and Portable Data Processing Unit for the
Assesment of Daily Physical Activity," IEEE TRANSACTIONS ON
BIOMEDICAL ENGINEERING, vol. 44, pp. 136-147, 1997.
Cálculo de distancia
recorrida usando un
acelerómetro digital triaxial
Puchalt Casáns, Guillermo
Masot Peris, Rafael
Alcañiz Fillol, miguel
Master Universiatio en Sensores para Aplicaciones Industriales